PreMaint的由来

发布时间: 2021年11月25日

标签: 行业干货


PreMaint隶属于格创东智科技有限公司旗下品牌,是聚焦设备健康管理的工业软件。

概述

PreMaint隶属于格创东智科技有限公司旗下品牌,主要经营:计算机编程计算机软件设计计算机硬件设计和开发咨询

 

简介

PreMaint是格创东智科技有限公司推出的基于工业互联网的设备健康管理软件产品。PreMaint是基于设备健康指数驱动的设备智能管理一体化平台。可满足企业构建融合的设备数据应用系统,实时感知设备机台的运行工况和工艺健康状态,实现从监控到预警、故障诊断、维保维修处理、工艺自动优化的功能闭环,有效延长设备使用寿命、提高产品良率避免非计划停机和工况不稳定带来的损失。

设计宗旨

PreMaint以设备健康管理(EHM,Equipment Health Management)的理念为设计基础。设备健康管理由人的健康管理发展演变而来,以设备的健康状态为核心,以保持健康状态的持久性和稳定性为目标,以设备维护为手段,重点锁定设备的“亚健康”阶段。主要包括设备的健康状态监测与评估、设备寿命预测、设备健康。

设备管理三个方面的内容:

(1) 设备健康状态监测与评估

设备零部件失效、各系统配合平衡紊乱、工况劣化都是从量变到质变的动态 过程。健康状态监测通过专门的工具、技术和手段监测健康参数和健康指标的变 化跟踪设备状态,有效监控设备工况的变化、损伤量变的程度,防止故障生成。通过设备健康状态监测所获得的设备运行状态数据,采用一定方法,可以定期或不定期地对设备状态进行评估,从而发现系统的哪一部分工作不正常,以及性能劣化的程度。

(2) 设备健康寿命预测

设备健康寿命预测是为了确定设备健康状态的变化趋势,即“将要发生什么”。具体而言,是在设备运行的某一时刻根据监测及评估出的设备健康状态之后,通过灰色预测、人工神经网络等预测方法,预测设备或部件的剩余使用寿命。利用对设备健康寿命有效的预测可以保证在设备严重停机事故发生之前,有更加充足的时间制订和实施设备健康维护计划。

(3) 设备健康维护

设备健康维护建立在对设备健康状态的监测与评估的基础上。通过对设备健康状态的评估结果分析,结合设备的剩余使用寿命,综合考虑设备的重要性、经济性、维修性等因素,对设备的维护方式、维护类型、维护时机、维护范围等进行决策。合理确定维护计划和方案,实现管理的科学化,保障设备的正常运行。

系统功能

(1)设备多源异构数据的采集功能

多源异构数据是设备在复杂工况下,故障报警、分析和诊断,保障高可靠的基础。系统通过统一的边缘网关,结合平台协议库,实现采集过程的标准化,同时以插件化形式提供不同通讯协议或者总线协议,得以满足不同设备、不同信号数据的采集需求。采集周期、采集协议、采集标准均可自由定义和 配置。对于已经在 SCADA 或者集散控制系统Distributed Control System,DCS)、MES或者第三方状态监测系统中采集和存储的数据,可以以应用程序编程接口Application Programming Interface, API)的形式,由平台的软网关 API 集线器(API Huber)直接汇总到系统中。一些额外新加的传感器数据,比如高频振动,可以通过专有的东智GVS系列高频数据采集网关,上传到平台。此外借助EHM系统网关的边缘计算能力,可对采集数据进行必要的清洗过滤, 例如传感器故障导致的死点、坏点等,或设备启动或变工况时造成的冲击、突变的异常数据处理,高频数据的有效值转化等等,从而有效地减轻后台数据分析与处理的压力。

2)工业互联网平台搭建功能

系统支持搭建工业互联网平台,可以将时序数据的压缩存储、高速处理和算法模型环境、功能应用的分布式部署环境、微服务开发框架、IoT工具、流程引擎配置等面向IT、运营技术(Operational Technology,OT)、 数据技术Data Technology,DT)的人员封装和平台化,对于有二次开发需要和能力的企业,也可以支持差异化业务模式的功能二次开发、设备模型的构建、故障诊断模型的训练等。

3)设备档案的数字化和全生命周期可视化管理功能

系统可以构建设备360 度数字化档案,包括了按设备类型定义的设备型号、结构树和测点定义等静态属性和历史报修、工单、维护记录、状态趋势等相关动态属性数据。从数字化档案中,也可以归集出设备从安装、运行、变动、维修、 保养、润滑、报废等全程管理数据记录,形成静态、动态数据完整的设备履历档案。

(4)维护维修过程管理功能

支持周期修(Time-Based Maintenance,TBM),状态修(Condition-Based Maintenance,CBD), 点检修(Inspection Repair,IR),事后修(Breakdown Maintenance,BM),委外修(Outsourcing Repair,OR)等,并在过程中提供移动化 APP 作业端、故障知识树等快速辅助 诊断工具。由于不同企业的流程定义不同,系统提供流程引擎, 支持企业对工单流程的自定义,并且和企业的办公自动化系统Office Automation,OA)等对接,保障审批流和待办的 企业级统一入口。

(5)备品备件及仪器仪表,辅助工具管理功能。

一般ERP或者仓库管理系统Warehouse Management System, WMS)中仅仅侧重于进销存管理不同,EHM对备件管理可以按工单和设备进行更精细的备件耗用管理,对重点 备件可以记录使用周期或者消耗情况,从而实现备件的全生命周期管理。如果企业管理流程执行情况良好,系统也可以根据未来的维保计划,推测备件耗用计划,和安全库存比对,自动生成采购申请,可以跟ERP中的采购申请(Purchase Requisitions,PR)等流程对接等。此外,本功能模块也延申出工装、模具、仪器仪表等辅助工具管理功能。

(6)状态监测功能

随着IoT技术的成熟和设备接口开放度的提高,越来越多的重要设备的过程工艺量、外置传感器、仪器仪表,通过采集网关,可以在线接入。对于辅助设备、低价值设备可以采用手持终端点检的方式读取状态检测数据并上传到平台。所有设备参数都在设备结构树里定义为测点,和不同的数据源做绑定。系统既可以对单一参数进行多样化的信号处理方法(如时频分析、相关性分析、阶次分析、模态分析等),也可以通过系统内置的多因子分析工具,根据故障样本数据,通过不同分类和回归的机器学习算法,对多维数据进行去冗余和降维处理,从而计算出设备健康置信度CV)的有效值(OA),对OA 指标可进行的时间趋势、非平稳性、陡峭度、突变量等不同特征模式下的告警。

(7)专家系统功能

状态检测是做到设备异常状态的报警,可以实现根据既定的故障报警码或者故障知识树、或者是根据参数推理出的故障原因,做简单的故障报警。对于更为复杂的机组设备,系统的状态监测功能会将结果导入专家系统,通过部署在专家系统内的深度学习算法模型,系统将根据传入结果匹配系统内置的设备机理库、模型库,根据采集到的数据,推理出故障发生的部位、故障原因的概率。系统也可以定期自动生成设备健康诊断报告,作为设备维护策略的依据。

(8)可视化功能

通过系统的可视化功能,集团高层、工厂车间中层、工程师等不同角色所关心的核心信息、待办任务、重要提醒等,将实现差异化的展示和监控。设备管理的各类关键绩效指标,比如设备综合效能、平均无故障运行时间、平均维修时间、预防性维护工作完成率、设备维保成本、设备维保工时、故障原因等在系统的可视化功能中也可按时间、组织、设备、人员等多维度实现综合比对和分析。对于重要的设备机组,系统的可视化功能模块也支持实现组态概貌图的实时监控。

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